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Enregistrement W4226124876 · doi:10.1186/s42523-022-00163-2

Metaproteomic profiling of fungal gut colonization in gnotobiotic mice

2022· article· en· W4226124876 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchNorges ForskningsrådNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSick Kids Foundation
Mots-clésBiologyMicrobiologyMetabolomeProteomeFecesColonisationColonizationAntimicrobialGut floraMicrobiomeHost (biology)Innate immune systemImmune systemImmunologyMetaboliteBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Eukaryotic microbes can modulate mammalian host health and disease states, yet the molecular contribution of gut fungi remains nascent. We previously showed that mice exclusively colonised with fungi displayed increased sensitivity to allergic airway inflammation and had fecal metabolite profiles similar to germ-free mice. This marginal effect on the host metabolome suggested that fungi do not primarily use metabolites to modulate the host immune system. METHODS: To describe functional changes attributed to fungal colonisation, we performed mass spectrometry-based analyses of feces (Label-Free Quantitative; LFQ) and the small intestine (labeling with Tandem Mass Tag; TMT) of gnotobiotic mice colonised with defined consortia of twelve bacterial species, five fungal species, or both. We also evaluated the effect of microbiome perturbances on the metaproteome by analysing feces from mouse pups treated with an antibiotic or antifungal. RESULTS: We detected 6675 proteins in the mice feces, of which 3845 had determined LFQ levels. Analysis of variance showed changes in the different gnotobiotic mouse groups; specifically, 46% of 2860 bacterial, 15% of 580 fungal, and 76% of 405 mouse quantified proteins displayed differential levels. The antimicrobial treatments resulted in lasting changes in the bacterial and fungal proteomes, suggesting that the antimicrobials impacted the entire community. Fungal colonisation resulted in changes in host proteins functional in innate immunity as well as metabolism, predicting specific roles of gut fungi on host systems during early developmental stages. Several of the detected fungal proteins (3% of 1492) have been previously reported as part of extracellular vesicles and having immunomodulating properties. Using an isobaric labelling TMT approach for profiling low abundant proteins of the jejunal tissue, we confirmed that the five fungal species differentially impacted the host intestinal proteome compared to the bacterial consortium. The detected changes in mouse jejunal proteins (4% of 1514) were mainly driven by metabolic proteins. CONCLUSIONS: We used quantitative proteomic profiling of gnotobiotic conditions to show how colonisation with selected fungal species impacts the host gut proteome. Our results suggest that an increased abundance of certain gut fungal species in early life may affect the developing intracellular attributes of epithelial and immune cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle